Leyendo archivos FCS

Estoy trabajando en citometría de flujo. Quiero analizar los archivos .fcs usando python. He investigado en Internet que hay un módulo fcm pero es para Linux y estoy trabajando en Windows.

Quiero saber que, ¿cómo puedo analizar archivos .fcs en windows usando python?
Si alguien sabe cómo puedo usar fcm en Windows, por favor, avíseme también.

Pyfcm funciona en Windows. Un tutorial para cargar archivos fcs está en http://packages.python.org/fcm/basic.html . Los instaladores están en http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#py-fcm

Echa un vistazo a FlowPy . Los requisitos previos enumerados en su página de descarga, todos vinculan a los binarios de Windows. Parece ser un buen proyecto de FCS GUI (e incluso no GUI).

Otro proyecto de Python para analizar los datos de citometría de flujo es FlowCytometryTools: http://gorelab.bitbucket.org/flowcytometrytools/

Después de configurar Python con las dependencias necesarias (matplotlib, pandas, etc.), esto debería funcionar en cualquier sistema operativo.

Soy el mantenedor del código base de FCM, heredado después de que el autor original se graduó. FCM se desarrolló para admitir un algoritmo de agrupamiento jerárquico del proceso de Dirichlet (HDP). Finalmente decidí separar la funcionalidad en 3 bibliotecas diferentes:

  • FlowIO : para aquellos que simplemente necesitan leer datos FCS o crear nuevos archivos FCS
  • FlowUtils : para realizar funciones básicas de flujo (compensación y transformaciones)
  • FlowStats : para aquellos que buscan usar el algoritmo específico de agrupación en clúster de HDP

Además de esto, recientemente hemos comenzado el desarrollo en FlowKit , que promete ser un marco de Python de más alto nivel y (con suerte) más intuitivo para el análisis y visualización de citometría de flujo, incluido el soporte de GatingML.

Tenga en cuenta que tanto FlowIO como FlowUtils están en PyPI y están disponibles para instalarse a través de pip, y ambos deberían ser más compatibles con todas las plataformas, incluyendo Windows, Mac y Linux, debido a la cantidad reducida de dependencias y las recientes correcciones de errores.